Clinical translation of photoacoustic imaging using exogenous molecular contrast agents [Invited]
Notice bibliographique
Résumé
Photoacoustic imaging (PAI) combines optical contrast with acoustic detection to enable high-resolution, molecular imaging at clinically relevant depths. This review outlines the current status and future potential of contrast-enhanced PAI in human applications. We begin by discussing regulatory considerations surrounding both imaging devices and exogenous contrast agents, highlighting safety concerns, lack of standardized validation protocols, and barriers to the approval of novel agents. To accelerate clinical adoption, many studies have focused on repurposing FDA-approved agents such as indocyanine green, methylene blue, and clofazimine, which offer favorable optical properties and known safety profiles. We then review clinical applications of contrast-enhanced PAI across organ systems. In lymphatic imaging, PAI enables noninvasive visualization of lymphatic vessels and sentinel lymph nodes. Prostate imaging benefits from improved tumor delineation, and vascular applications leverage PAI to assess oxygen saturation and vascular remodeling. In gastrointestinal and hepatic imaging, PAI supports functional assessment and lesion detection with enhanced contrast. Emerging applications in neuro-oncology demonstrate the potential of PAI for intraoperative guidance and brain tumor imaging. Compared to fluorescence imaging, PAI provides deeper penetration and quantifiable contrast. Studies using both approved and investigational agents, including gold nanorods and targeted dye conjugates, highlight advances in imaging tumor margins. Progress in transcranial PAI and molecular probe design continues to broaden its capabilities. Together, these developments underscore the expanding clinical utility of contrast-enhanced PAI for real-time, functional, and molecular imaging.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».